التعلّم الآلي في التطبيق العملي
مصمم للمهنيين الطموحين الراغبين في فهم أساسيات التعلّم الآلي، حيث يجمع بين الخوارزميات الأساسية، التمارين العملية، والتطبيقات الواقعية ليزوّد المشاركين بالمعرفة والثقة لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي بفاعلية في السياقات المختلفة سواء كانت أعمال أو تقنية.
4.8 (3)
اللغة
الانجليزية
لماذا بكه؟
ضمان استرداد الرسوم
اعتماد دولي
مرونة في التعلم
عن هذه الدورة
الأهداف المتوقع تحقيقها من دورة التعلّم الآلي في التطبيق العملي
بنهاية المحتوى سيتمكن المشاركون من:
- فهم وشرح أهم خوارزميات التعلّم الآلي وتطبيقاتها.
- تطبيق تقنيات التعلّم الموجّه وغير الموجّه على بيانات حقيقية.
- بناء وتقييم شبكات عصبية أساسية ونماذج التعلّم العميق.
- تقسيم البيانات بشكل فعّال لأغراض التدريب والاختبار والتحقق.
- تقييم أداء النماذج باستخدام الدقّة، ومعامل الاسترجاع، ومعامل التحديد.
- تنمية مهارات حل المشكلات لاختيار أنسب أساليب التعلّم الآلي وفقًا للسياق.
من يحتاج إلى دورةالتعلّم الآلي في التطبيق العملي؟
- محللو البيانات والمتخصصون الراغبون في التوسع نحو التعلّم الآلي.
- مهندسو البرمجيات والمطورون الذين يسعون لدمج تقنيات ML في التطبيقات.
- المتخصصون في الأعمال الراغبون في الاستفادة من ML لاتخاذ قرارات قائمة على البيانات.
- الباحثون والطلاب الذين يهدفون إلى بناء مهارات أساسية في التعلّم الآلي.
- أي شخص مهتم بتطبيق التعلّم الآلي في مواقف عملية.
ما هي المهارات المكتسبة من دورة التعلّم الآلي في التطبيق العملي؟
- فهم الخوارزميات والمبادئ الأساسية للتعلّم الآلي.
- القدرة على تطبيق تقنيات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
- معرفة عملية بأساسيات الشبكات العصبية والتعلّم العميق.
- مهارات إعداد البيانات وتقسيمها وتدريبها واختبارها.
- تقييم النماذج باستخدام الدقة والإحكام والاستدعاء.
- تطبيق أساليب التعلم الآلي لحل المشكلات الواقعية.
محتويات البرنامج
- مفاهيم وسير عمل تعلّم الآلة
- دور الخوارزميات في الذكاء الاصطناعي
- أنواع التعلّم (خاضع للإشراف، غير خاضع للإشراف، معزّز)
- تطبيقات تعلّم الآلة في العالم الحقيقي
- النماذج التنبؤية مقابل النماذج القائمة على الأنماط
- تحديات اختيار الخوارزميات
- أمثلة من الصناعة (المالية، الرعاية الصحية، المدن الذكية)
- مفاهيم التعلّم الخاضع للإشراف
- الانحدار مقابل التصنيف
- الانحدار الخطي
- الانحدار اللوجستي
- التدريب باستخدام البيانات الموسومة
- التنبؤ والاحتمالات
- مزايا وقيود النماذج
- تطبيقات في الأعمال والصناعة
- تجارب عملية على نماذج الانحدار والتصنيف
- مفاهيم التعلّم غير الخاضع للإشراف
- تقنيات التجميع (Clustering)
- خوارزمية K-Means
- تقسيم العملاء والسلوكيات
- تقليل الأبعاد
- تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
- تبسيط الخصائص
- تطبيقات في التسويق والتجزئة
- تجارب عملية على التجميع وPCA
- الشبكات العصبية الاصطناعية
- العصبون، الطبقات، والأوزان
- دوال التفعيل
- الانتشار العكسي وعملية التعلّم
- مفاهيم التعلّم العميق
- الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)
- الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الواقع العملي
- تدريب شبكة عصبية بسيطة
- تقنيات تقسيم مجموعات البيانات
- مجموعات التدريب، التحقق، والاختبار
- فرط التكيّف ونقص التكيّف
- التحقق المتقاطع
- مخاطر تسرّب البيانات
- قدرة النموذج على التعميم
- سير عمل التنبؤ في الواقع العملي
- تجارب عملية على تقسيم البيانات والتدريب
- مفاهيم تقييم النماذج
- مصفوفة الالتباس
- الدقة، والإحكام، والاستدعاء
- مقياس F1
- التعامل مع البيانات غير المتوازنة
- منحنى ROC ومساحة AUC
- اختيار المقاييس بناءً على أهداف العمل
- تجارب عملية على تقييم النماذج
آراء عملائنا عن الدورة
وقتي محدود جداً...
أعمل لساعات طويلة في وظيفة صعبة. ظننت أن التحضير للاختبار سيكون مستحيلاً، لكن نظام الدراسة الذاتية أنقذني. كنت أدرس في أي وقت أجد فيه فرصة" ومن أي مكان أتواجد فيه، وكل شيء كان واضحًا ومنظمًا. اجتزت الاختبار من المحاولة الأولى!
أحتاج من يشرح لي...
كنت أبحث عن طريقة تعلم أتفاعل معها، وتواصل مباشر مع مدرب يوضح لي النقاط الصعبة. التدريب المباشر ساعدني على الفهم السريع والالتزام من خلال الجلسات المنتظمة والمناقشات التفاعلية. كانت تجربة محفزة ومثرية.
الالتزام كان هو...
أبدأ الدورات دائمًا بحماس كبير، لكن أواجه صعوبة في الاستمرار. المحاضرات المباشرة منحتني الدفعة التي كنت أحتاجها من خلال متابعة المدرب والتفاعل الحقيقي، وأنهيت الدورة فعلاً وحصلت على الشهادة!
نتائج حقيقية لفِرق تجاوزت أكبر تحديات التدريب مع بكّه